1Bu çalışma, “Sağlık İşletmelerinde Finansal Performansı Etkileyen Unsurlar ve Finansal Performansın Ölçülmesi: Hastanelerde Bir
Uygulama” adlı doktora tezinden türetilmiştir. Önerilen Atıf/ Suggested Citation
JOURNAL OF BUSINESS RESEARCH-TURK 2020, 12(1), 938-954
https://doi.org/10.20491/isarder.2020.886
Orman, Kâğıt ve Basım Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal
Performanslarının Ölçülmesi: Borsa İstanbul’da Bir TOPSİS Uygulaması
1(Measuring Financial Performance of Enterprises Operating in Forest, Paper and Printing
Sector: A TOPSIS Application in Borsa İstanbul)
Bülent YILDIZ a Muammer ERDOĞAN b
a Aydın Adnan Menderes Üniversitesi, Nazilli İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Aydın, Türkiye. bulent.yildiz@adu.edu.tr b Bingöl Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Bingöl, Türkiye. merdogan@bingol.edu.tr
MAKALE BİLGİSİ ÖZET Anahtar Kelimeler: Finansal Performans Borsa İstanbul TOPSİS Uygulaması Gönderilme Tarihi 13 Ekim 2019
Revizyon Tarihi 10 Mart 2020
Kabul Tarihi 20 Mart 2020
Makale Kategorisi: Araştırma Makalesi
Amaç – Payları Borsa İstanbul’da işlem gören ve Orman, Kağıt ve Basım sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin 2014-2018 dönemi için finansal performanslarının tespit edilerek karşılaştırılmasıdır.
Yöntem – İşletmelerin finansal performanslarını ölçmek için TOPSİS (Technique for Order Preference by Smililarity to İdeal Solution) yöntemi kullanılmıştır. Öncelikle işletmelerin mali tablolarından elde edilen finansal oranlar TOPSİS yöntemi için performans kriteri olarak belirlenmiş ve bu oranlar işletme bazında her yıl için bir performans puanına dönüştürülmüştür. Çalışmada işletme performansları belirlenirken TOPSİS’in adımlarından birisi olan ağırlıklandırma aşamasında iki farklı yöntem kullanılmak suretiyle bütün yıllar için iki ayrı değer sıralaması elde edilmiş ve bu sonuçlar karşılaştırılarak en iyi alternatifler ortaya konulmuştur.
Bulgular – Oran yöntemiyle ağırlıkların belirlendiği analiz sonuçlarına göre 2014-2016 döneminde en iyi performans gösteren üç firma sıralamasının değişmediği, diğer yıllarda ise farklılık gösterdiği tespit edilmiştir. Eşit ağırlıklandırmalı sonuçlara göre ise 2014-2016 dönemi için sadece PRZMA firmasının ilk üçteki yerini koruduğu saptanmıştır.
Tartışma – Analiz süreçlerine bakıldığında araştırmacının tercihinin elde edilecek sonuçları etkilediği görülmektedir. Bu çalışmada, oranlama yöntemine göre ağırlıklandırmada net kar marjı, aktiflerin karlılığı ve özsermaye karlılığı rasyolarının karar matrisindeki ağırlıklarının toplamı %13 olurken, eşit ağırlıklandırmada bu toplam %30’a çıkmaktadır. Bu ise ağırlıklandırılmış normalize karar matrisinin yapılan tercihe göre farklı değerlere sahip olması ile birlikte, performans puanlarının farklılaşması durumunu ortaya çıkarmaktadır.
ARTICLE INFO ABSTRACT
Keywords: Financial Performance Borsa İstanbul TOPSIS Application Received 13 October 2019 Revised 10 March 2020 Accepted 20 March 2020 Article Classification: Research Article
Purpose – The purpose of this study is to determine and compare the financial performances of the companies whose shares are traded on Borsa Istanbul and operating in the Forest, Paper and Printing sectors for the period 2014-2018.
Design/methodology/approach – To measure the financial performance of the companies, TOPSIS (Technique for Order Preference by Smililarity to Ideal Solution) method was used. First of all, the financial ratios obtained from the financial statements of the companies were determined as the performance criterion for TOPSIS method and these ratios were turned into a performance score for each year on company basis. In the study, two different values were obtained for all years by using two different methods in the weighting stage, which is one of the steps of TOPSIS, in determining the company performances and these results were compared and the best alternatives were presented.
Findings – According to the results of the analysis, where the weights were determined by the ratio method, it was found that the ranking of the three best performing companies did not change in the 2014-2016 period, but differed in the other years. According to the results of equal weighting, only PRZMA company maintained its place in the top three for 2014-2016 period.
Discussion – When the analysis processes are examined, it is seen that the choices that the researcher will make at the remaining points affect the results to be obtained. When the analysis processes are analyzed, it is seen that the researcher's preference affects the results to be obtained. In this study, the weighting of net profit margin, asset profitability and return on equity ratios in the decision matrix by weighting according to the proportioning method is 13%, while this total reaches 30% in equal weighting. This causes the weighted normalized decision matrix to have different values according to the preference made, resulting in different performance scores.
1. Giriş
Günümüzde işletmelerin hem yerelde hem de küresel piyasalarda varlıklarını sürdürebilmeleri, pazar paylarını koruyabilmeleri veya büyütebilmeleri için iyi yönetim, inovasyon, teknoloji, insan kaynakları, rekabetçi politikalar, doğru yatırım kararları ve finansman politikalarının önemi daha da artmıştır. Sanayi devriminin ilk dönemlerinde sadece kitle üretimine odaklanan süreçlerin artık işletmeler açısından çok yönlü olarak yürütülmesinin gerektiği günümüzde, işletmelerin ürün veya hizmet üretirken birçok noktada nihai çıktıları dikkate alarak bir performans değerlemesi yapması gerekmektedir. Planlanan hedeflere ulaşılıp ulaşılmadığı, sektör içerisindeki durum, geleceğe ilişkin planlamalar, yönetimin başarısı, karlılık, sermayedarların kazancı, yatırımların getirisi gibi birçok önemli konunun şeffaf bir şekilde ölçülerek bütün paydaşlara ulaştırılması ancak objektif kriterlere bağlı performans analizleri ile mümkün olacaktır. Bu analizler ile işletmeler, sıkı rekabet koşullarında eldeki sınırlı kaynakları ne oranda verimli ve etkin kullandıklarını ve sektör içerisindeki başarı durumlarını görme imkânına sahip olacaklardır.
Performans ölçümü, işletmelerin ne oranda başarılı olduklarının belirlenmesine, geliştirilebilecek yanlarının tespit edilmesine, mevcut verimsizliklerin sebeplerinin tespit edilmesine ve işletmeleri başarıya ulaştıracak kararların alınmasına yardım etmektedir (Coşkun, 2006: 134). İşletmelerin önceki dönemlere ait faaliyetleri ve bu faaliyetlerin ölçülebilen neticelerini özetlemede finansal kriterlerin etkin olarak kullanıldığı bilinmektedir (Kaygusuz, 2005: 90). Finansal performans ölçüm kriterlerinin objektif ve kesin olmaları yaygın bir şekilde kullanılmalarını açıklayan en önemli nedendir. Sözkonusu mali (finansal) performans ölçütleri veya kriterleri, işletmelerin performanslarına bütünsel bakış açısı sağlamanın yanında ileriye dönük uzun vadede hedeflerini doğrudan göstermektedir. İşletmelerin tamamının veya bir bölümünün karlılık oranı gibi, bütünsel performans kriteri/ölçütü, işletmelerin stratejik veya taktiksel açıdan başarılarını göstermektedir. Beklenenin altında ortaya çıkan bir karlılık oranı, işletmelerin taktik veya stratejilerinin hedeflenen sonuçlara varmada başarısız olduğu sonucunu göstermektedir (Kaplan ve Atkinson, 1998: 442).
Türkiye’de ve dünyada orman ürünleri sektörü, çok sayıda alt sektöre sahip, devamlı gelişen ve ürün çeşitliliğini yeni teknolojilerle artırarak üretim yapan bir sektör halini almıştır. Türkiye İhracatçılar Meclisi verilerine göre 2000 yılında yaklaşık 380 milyon dolar olan ağaç, orman ve kağıt ürünleri sektörünün ihracat rakamları yaklaşık olarak 2009 yılında 2,5 milyar dolar, 2013 yılında ise 4,5 milyar dolar olarak gerçekleşmiştir. 2018 yılı verilerine göre ise bu tutar 5 milyar dolara ulaşmıştır. Sektörün Türkiye’nin toplam ihracatındaki payı 2000 yılı sonu verilerine göre %1,40 düzeyindeyken 2009 sonunda % 2,58’e, 2018’de ise bu oranın %3,07’ye yükselmiştir. Sektörün toplam ihracattaki payının 2000-2013 yılları arasında iki katından daha fazla bir artış göstermiş, ancak 2013-2018 döneminde bu oran %3 civarında kalmıştır.
İhracat içerisindeki payı ile önemli bir yere sahip olan orman, kâğıt ve basım sektöründe faaliyet gösteren işletmelerin daha rekabetçi hale gelebilmeleri için hiç kuşkusuz belirli dönemleri içine alan performans ölçümleri yapmaları gerekmektedir. İşletmeler finansal performanslarını ölçerek sektördeki yerini belirleme, rekabet gücünü test etme ve eksiklikleri görme imkânına sahip olacaktır. Finansal performansın ölçülmesinde ise finansal oranlar kritik öneme sahiptir. İşletmelerin farklı kriterlere bağlı performans analizlerinin yapılmasına imkan tanıyan çok kriterli karar verme yöntemlerinden birisi olan TOPSİS yöntemi ile bu çalışmanın uygulaması yapılmış olup; performans ölçütleri olarak ise finansal oranlar kullanılmıştır. Payları Borsa İstanbul’da işlem gören orman, kağıt ve basım sektörüne ait 13 işletmenin finansal performanslarının TOPSİS yöntemiyle ölçülerek analiz edildiği çalışmanın başında performans kavramı, finansal performans ölçümü, amaçları ve yöntemlerinden kısaca bahsedilmiş olup, literatür taraması yapılarak literatür özeti sunulmuştur. Daha sonra ise kullanılan analiz yöntemi aşamaları teorik olarak anlatılmış, analiz ve sonuçları uygulama ve bulgular başlığı altında verilmiştir.
2. Kavramsal Çerçeve
2.1. İşletmelerde Finansal Performans
Finansal performansa ait ölçütler, bir işletmenin ortaya koyduğu stratejik hedeflere doğru yürütme ve faaliyetlerin firmanın gelişimine katkı sağlayıp sağlamadığını görünür hale getirmektedir. İşletmelerin gelirleri, karlılık oranları ve ekonomik katma değeri gibi ölçülerek tespit edilebilen kriterler genellikle işletmelerin finansal amaçlarıdır. Bununla birlikte satışlardaki artış hızını yükseltmek ve nakit akışını sağlamak gibi hedefler ise alternatif finansal amaçlar olarak karşımıza çıkmaktadır (Kaplan ve Norton, 1996:
33). Söz konusu amaçlar strateji eylemlerinin nihayetinde varılan ve finansal türdeki kriterlerle ilgilidir. Finansal amaçlara ulaşabilme seviyesi, işletmelerin, sahip, ortak ve hissedarlarına nasıl bir portre çizdiğini göstermektedir (Koçel, 1993, 456). Yalnızca finansal yönden bakıldığında dahi sistem, işletmelerin uzun vadeli hedeflere ulaşmak için en kritik etkenlerin hangileri olduğunu ve yöneticilerin işletmelerin uzun vadeli başarılarını hangi kriterlere göre analiz edeceklerini belirlemelerine fırsat tanımaktadır. Finansal performansın tespitinde yer alan unsurlar, işletmelerin faaliyette bulunduğu sektörün türüne, çevreye ve işletmelerin stratejisine özgü etkenlerdir. Bu bakış açısı, işletmelere gelirlerinde artış, üretimde artış, maliyetlerinin minimize edilmesi, riskin denetimi ve yönetimi ile sahip olunan varlıklardan etkin bir şekilde fayda elde etmek gibi konular bazında finansal hedeflerin seçimine yardımcı olacak bir şablon ortaya koymaktır (Kaplan ve Norton, 1996: 78).
Finansal performans ölçümünün aşağıdaki iki nokta yönünden gereklilik arz ettiği söylenebilir (Atkinson vd., 1997: 87) .
• Bir değeri ölçmeden yönetmenin mümkün olmaması,
• Hangi unsurların geliştirilip, hangi unsurlara nasıl özen gösterilmesi gerektiğinin tanımlanması ve işletmelerdeki verimsizliklerin maliyetlerinin belirlenmesi.
İşletmelerin sağlıklı kararlar alabilmeleri, doğru planlama yapabilme ve denetim faaliyetlerini en etkin şekilde yerine getirebilmeleri için düzenli ve periyodik şekilde finansal analizler yapmaları gerekmektedir. İşletme performansını en doğru şekilde gösterecek verilerin hangileri olduğu, bu verilerin nasıl bir araya getirileceği ve elde edilen bu verilerin hangi analiz yöntemleri ile değerlendirilmesi gerektiğinin doğru bir şekilde tespit edilmesi, işletme yöneticilerinin önemli sorumluluklarından biri olan finansal analiz sürecinin başarılı bir şekilde sonuçlanması için şarttır (Acar, 2003: 21).
2.2. Finansal Performansın Ölçülmesinin Amaçları
Finansal performansın ölçülmesindeki temel prensip mali (finansal) tabloların analizidir. Herhangi bir işletme ile ilgili olan sahip, ortak, yönetici, borç veren, satıcı, müşteri ve çalışan gibi bütün taraflar işletmenin mali tablolarına dayanarak karar verirler. İşletmeye kredi sağlayanlar, söz konusu borçlanmanın sebebini ve işletmenin talep ettiği borç tutarını geri ödeme gücünü tespit edebilmek amacıyla şirketin finansal tablolarını inceleyerek karar almaktadırlar. Yatırımcılar ise, firmanın mevcut mali yapısını, sermaye yapısını, gelirinde veya nakit akışında artış ihtimali olup olmadığı ile birlikte sektördeki rekabet etme gücünü araştırdıktan sonra yatırım yapıp yapmayacağına karar vermektedir. Hiç şüphesiz yöneticiler mali tabloların en yakın muhataplarıdır. Yöneticiler, finansal tablolar aracılığıyla firmanın finansal performansını gözlemleyerek işletmenin nasıl bir durumda olduğunu; gelinen noktadaki rakamların nedenlerini tespit edebilmek, firmanın kuvvetli ve zayıf taraflarını ortaya koyabilmek ve ileride işletmenin etkinliğini artırabilmek amacıyla hangi tedbirleri alması gerektiğini belirlemeye çalışırlar. Yani finansal (mali) tablolardan, şirketlerin geçmiş dönemlerdeki faaliyetleri hakkında birçok bilgi elde edilmek suretiyle şirketlerin cari mali durumu göz önüne konulmakta ve bu bilgilerin ışığında geleceğe yönelik tahminlerde bulunulmaktadır (Fraser ve Ormiston, 2001: 154-155).
Finansal performansın ölçülmesi, işletmeler için geleneksel anlamda denetim ve performans tespitinin temelini oluşturur. Finansal performansın ölçülmesindeki ana amaç yatırımcı veya muhataplarına işletmenin gidişatı ve finansal durumu hakkında gerekli bilgiyi verebilmektir. Çeşitli finansal analizler aracılığıyla yapılan performans ölçümleri, işletmeyi yönetenlerin ileriye dönük yatırım ve yönetim kararlarında, mevcut ortaklar ve yeni yatırımcı adaylarının işletmeyle ilgili yatırım tercihlerinde ve işletmeye kaynak sağlayan kredi kuruluşlarının yapacakları değerlendirmelere esas teşkil eder (Özgülbaş, 2001: 32) . İşletmeler iyi bir finansal performansa özellikle üç nedenden dolayı ulaşmak isterler. Bunların ilki, iyi ölçülen bir finansal performans ile birlikte işletmelerin uzun vadeli görüş açısını geliştirmelerinde bir esneklik imkânı sağlar. İşletmelerin finansal durumlarının iyi durumda olmayışı diğer iş ve faaliyetlerini koordine etmede önemli bir engel olacaktır. Çünkü zorlu piyasa koşullarında finansal yapıdaki denge sağlanmadan rekabet edebilmek oldukça güçtür. İkinci olarak finansal performans göstergelerinin iyi durumda olması işletmenin (bütün muhatapları açısından) itibarını yükseltir. Üçüncü neden ise; işletmelerin sermaye piyasalarında, uygun maliyetlerle sermaye temin edebilmeleri ve varlıklarını uzun vadede sürdürebilmeleri işletmelerin gösterdikleri finansal performans ile doğru orantılı olduğu gerçeğidir (Neely vd., 1995: 85).
2.3. Finansal Performansın Ölçüm Yöntemleri
Ölçüm faaliyeti, bir olayın veya varlığın ölçülecek olan özelliğinin, uygun bir ölçek aracılığıyla aslına uygun şekilde belirlenmesidir (Işığıçok, 2005). Performansın ölçülmesi ise bir organizasyonun daha önceden oluşturulan amaç ve hedefler doğrultusunda görünür hale gelen ürün, hizmet ve sonuçları bir arada değerlendirmeye yönelik bir çözümleme sürecidir. Bununla birlikte performans ölçümü, organizasyonların kullandıkları kaynakları, ürettikleri ürün ve/veya hizmetleri, elde edilen sonuçları izlemesi için belirli bir sistem içinde ve düzenli olarak verileri toplaması, analiz süreçlerini işletmesi ve sonuçları rapor haline getirmesi adımlarını içermektedir. Analiz sürecini yürütenler açısından değerlendirildiğinde ise, bir organizasyon veya bir faaliyet dâhilinde sürdürülen işlemlerin sayısal olarak gösterilmesi anlamı taşımaktadır (Yörüker vd., 2003: 9). Geçmişte yapılmış faaliyetlerin ve söz konusu faaliyetlerle ilgi ortaya çıkan cari durumun çıktılarını özetlemede finansal ölçütler etkin olarak kullanılmaktadır (Kaygusuz, 2005: 90). Bu ölçütler üretim sürecinde girdi faktörlerini çıktılara dönüştürme aşamasının etkinliğini ortaya koyan sayısal değerlerdir (Kabadayı, 2002: 73).
İşletmelerin finansal performanslarının tespitinde kullanılan yöntemlerin sayısı oldukça fazladır. Temelde bu yöntemler literatürde, oran analizleri yöntemi, parametrik yöntemler, parametrik olmayan yöntemler ve çok kriterli karar verme yöntemleri olarak gruplandırılmaktadır.
Oran Analizi
Kurumsal performansı ölçmek amacıyla kullanılan analiz yöntemlerinden en yaygını ve en basit olanı oran analizidir. Sadece tek bir girdi ve tek bir çıktıyla sınırlı olarak yapılabilen bu yöntemin, halen daha yaygın bir şekilde kullanılmasının en önemli nedeni, yöntemin oldukça az düzeyde bilgiye ihtiyacının olması ve oldukça basit bir analiz yöntemi olmasıdır. Oran analizini uygulama kolaylığı ile birlikte diğer yöntemlere göre sahip olduğu bazı zayıf yönleri ve dezavantajları da mevcuttur. Bunlardan birisi, hesaplanan oranın (ratio-rasyo) performansla alakalı boyutlardan yalnızca birisini göz önüne koyarken farklı olan boyutları göz ardı etmektedir. Yöntemin başka bir zayıf yönü ise; elde edilen oranların mutlaka başka faktörlerle birlikte değerlendirmeye ihtiyaç duymasıdır. Genel performansın ölçülmesinde oldukça fazla yetersizlikleri bulunmasına rağmen rasyo analizi sade oluşu ve basitliği göz önüne alındığında, en verimli performans analiz yöntemi olarak kabul edilebilir. Oran analizinde yapılan oranlama, göreceli dahi olsa da en iyi olana göre değil, hazır olan farklı değerlerin birbirlerine bölünmesiyle yapılır. Bu şekilde yapılan hesaplama ise, tek başına organizasyonun performansının iyileştirilmesi değil, sadece bir durumun tespitidir (Gülcü vd., 2004:82). Bununla birlikte işletme faaliyetlerinin sonuçlarını anlama ve değerlendirme imkânı sağlayan oran (rasyo) analizi, finans yöneticilerinin ilerideki finansman ihtiyaç ve faaliyetlerini planlayabilmelerine de büyük katkı sağlayacaktır (Erdoğan, 2009: 7). Birçok alanda yararlanılan finansal oranlardan özellikle kredi analizinde, menkul kıymetler analizinde iç, dış analistler ve finans yöneticileri tarafından yararlanılabilir. Bu bağlamda finansal oran analizi işletmelere sermaye sağlayan kreditörler ve yatırımcılar ile firmanın finans yöneticisine önemli ölçüde yardımcı olan bir analizdir. Yöneticiler, rasyo (oran) analizleri yoluyla elde ettikleri sonuçları, sektörel değişimleri, gelecekle ilgili beklentileri, yasal süreçleri ve genel anlamda ekonomik şartları da dikkate almak suretiyle değerlendirme yaparak, elde ettikleri bilgilere göre işletmenin geleceğine dair hedefler ortaya koymaktadırlar (Akdoğan ve Tenker, 2001: 516). Finansal rasyolar işletmelere kredi verecek firma yöneticileri açısından, mevcut veya potansiyel yatırımcılar tarafından menkul kıymetlerin analiz edilmesi açısından ve finans yöneticilerinin alacakları kararları belirlemeleri açısından önemlidir (Erdoğan, 2009: 12). Finansal oranlarla yapılan analizler, firmaların karlılık, likidite ve büyüme gibi önemli konularda zayıf veya güçlü olup olmadığını tespit etmelerini sağlamaktadır (Hitchner, 2003: 62). Oran analizi yöntemiyle işletmeler, kendi performanslarını iç karşılaştırmalarla yaparken aynı zamanda aynı sektörde faaliyet gösteren diğer rakip firmalarla kendilerini kıyaslama imkânı elde etmektedirler (Crowther, 2004: 46).
Parametrik Yöntemler
Parametrik ve nonparametrik (parametrik olmayan) yöntemler, performans tespitinde sınır değer yaklaşımını kullanarak en iyi performansa sahip gözlemlerin bu etkin sınır değerinin üstünde bulunduğunu kabul etmektedir. Etkin sınıra ait fonksiyonun tahmin edilebilmesi her iki yönteminde ortak amacıdır. Söz konusu sınır parametrik olan yöntemlerde kırıksızken, parametrik olmayan analiz yöntemlerinde ise parçalıdır. Parametrik olan yöntemler performans analizi yapılacak sektöre ait üretim fonksiyonunun varlığı ile birlikte söz konusu fonksiyonun analitik bir yapıda olduğu varsayılmaktadır. Parametrik yöntemler bu varsayımın
temelinde(varlığı kabul edilen) fonksiyonun ilgili parametrelerini tespite çalışmaktadır (Lorcu, 2008: 20). Parametrik yöntemler aracılığıyla verimlilik ölçümü yapılırken, yaygın olarak regresyon yöntemleriyle tahminler ortaya konulmaktadır. Regresyon analizleri neticesinde elde edilen üretim fonksiyonu genellikle birden fazla girdiyle tek çıktı ilişkilendirilerek tanımlama yapılmaktadır. Regresyon analizinde regresyon doğrusu üzerinde bulunan karar birimlerinin verimli, ancak doğru dışında yer alan karar birimlerinin ise verimsiz olduğu kabul edilmektedir. Bu sebeple, yöntemin karar birimleri için verimlilik kazanç ve/veya kayıplarını göstermek bakımından yeterince bilgi sağlamadığı ve verimsiz birimleri tanımlayamadığı görülmektedir (Sherman, 1984: 928).
Parametrik Olmayan Yöntemler
Parametrik olmayan yöntemler, diğer analiz yöntemlerine alternatif olarak bulunan, doğrusal programlama tabanlı bir yöntemdir. Bu yöntem parametrik analiz yöntemlerinde olduğu gibi bir etkinlik sınırı belirleyerek, karar birimlerinin bu etkinlik sınırına olan uzaklıklarını ölçmeyi amaçlamaktadır. Ancak parametrik analiz yöntemlerinden farklı bir şeklide, üretim fonksiyonu ile alakalı herhangi bir varsayım ortaya koymamaktadır. Parametrik olmayan yöntemlerde etkinlik sınır değeri, varsayılan durum olarak değil, karar birimleri tarafından meydana getirilmektedir.
Her biri diğerinden bağımsız birden çok girdi ve çıktıların yer aldığı modelde, söz konusu girdi ve çıktı değişkenleri bir tek etkinlik değerine indirgenerek, her bir boyutun aynı zamanda ölçülmesine imkân tanımaktadır (Lorcu, 2008: 27). Yöntemde kullanılan girdi-çıktı değişkenleri karar verme birimleri için göreli etkinlikleri hesaplarken, amaç fonksiyonlarının her birini ayrı olarak en iyiler şeklinde tanımlarken, her karar birimi içinde en uygun hedef kümesini belirlerler (Gülcü vd., 2004: 88). Parametrik olmayan analiz yöntemlerinin performans ölçümlerinde yaygın bir şekilde kullanılmasının ana sebepleri arasında benzer ürün ve hizmetleri üreten/satan karar birimlerine ait özellikleri dikkate alarak etkinlik değerlerini oluşturan performans bileşenlerini belirleyebilmesidir (Özer, 2008: 15). Yöntem, oluşturulan etkinlik sınır değerine göre analiz edilen birimleri etkin ve etkin olmayan şeklinde ayırabilmesine rağmen, etkinlik sınırı üzerindeki etkin olan birimlerin karşılaştırılmalarına imkân tanımaz. Ancak parametrik olmayan analiz yöntemleri, etkinlik sınırının dışında kalan karar birimlerinin etkinlik sınırına gelebilmeleri için yapılması gereken düzeltmeleri ve bu konuda referans olarak alabilecekleri karar birimlerini göstererek karar alma süreçlerinde yol gösterici rol oynamaktadır (Lorcu, 2008: 27-28).
Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri
Performans ölçümü için yaygın olarak kullanılan yöntemlerden biriside çok kriterli karar verme (ÇKKV) yöntemleridir. ÇKKV yöntemleri uygulama açısından, performans ölçümü aşamasında birden çok objektif ve sübjektif kriterin bir arada kullanımına imkân vermesi nedeniyle son yıllarda ÇKKV yöntemlerinin uygulandığı çalışmalarda artış olduğu görülmektedir. Karar vericilerin kendi fikir ve yargılarını hesaba alması açısından sübjektif olarak değerlendirilirken, objektif araştırma teknikleri olarak kabul görmesinin temelinde ise matematiksel algoritmik bir yapıya sahip olmaları vardır. Bu yöntemlerin, günün modern şirketlerinin çok yönlü olması nedeniyle sektördeki işletmeler arası performans karşılaştırması sırasında uygulama bakımından kolay ve etkili bir sonuç ortaya koyacağı düşünülmektedir (Çakır ve Perçin, 2013:450). ÇKKV tekniği, çoklu ve eşzamanlı kullanılan kriterler vasıtasıyla analiz edilen karar birimlerinin arasından en iyinin belirlenmesini sağlayan analiz yöntemidir. Yöntem, hem teorik hem de pratik uygulamalarının yanında, güçlü mantıki yapısıyla da karar analizi süreçlerinde başarılı bir şekilde kendini ispatlamıştır. Bu nedenle yöntem yaygın bir kullanım sahasına sahiptir. (Güneş ve Umarusman, 2003; 243). ÇKKV yöntemlerinin temel amacı, analiz süreçlerine katılan bütün kriterler açısından, en iyi seviyede memnuniyeti oluşturan iyi alternatif veya alternatifleri tespit edebilmektir (Chatterjee and Chakraborty, 2012; 385). ÇKKV yöntemlerinin uygulandığı performans ölçümü ve karar verme problemlerinde ortaya çıkan en mühim zorluklardan biri ölçüm kriterlerinin ağırlıklandırılması sorunudur. Kriterlerin ağırlıklandırılması amacıyla ortaya konulan teknikler objektif, subjektif ve bütünleşik olarak üç gruba ayrılmaktadır. (Wang ve Luo, 2010:1). Subjektif ağırlıklandırma yöntemlerinde karar verici pozisyonunda olanların yargı ve tercihlerini dikkate alarak bir kriter ağırlıklandırma süreci işletilmektedir (Çakır ve Perçin, 2013:450). Literatürde ÇKKV yöntemi olarak bilinen birçok tekniğin araştırmacılar tarafından kullanıldığı görülmektedir. Veri Zarflama Analizi, TOPSİS, AHP, ELECTRE, PROMETHEE, MOORA, MACBETH, UTA, STEM, VIKOR, Karar Teorisi, Analitik Ağ Süreci ve Gri İlişkisel Analiz tekniği araştırmacılar tarafından kullanılan bazı ÇKKV yöntemleridir.
3. Literatür Özeti
Feng ve Wang (2000), TOPSİS yöntemini kullanarak Tayvan’daki 5 havayolu firmasının performansını inceledikleri çalışmalarında işletmelere ait ulaştırma ve finansal göstergelerden oluşan toplam 22 kriter kullanmışlardır. Yapılan çalışma neticesinde havayolu firmalarının performanslarının tespit edilmesinde finansal kriterlerin daha etkin olduğu görülmüştür. Deng vd. (2000), çalışmalarında Çin’de faaliyet gösteren bazı işletmelerin, işletme içi performanslarının ölçülmesinde ve analizinde TOPSİS yönteminin kolay ve etkili sonuçlara sahip bir uygulama olduğunu belirtmişlerdir. Yurdakul ve İç (2003), payları borsada işlem gören ve Türkiye’de otomotiv sektöründe bulunan beş büyük işletmenin mali tablolarından elde ettikleri 7 finansal oranı kullanarak TOPSİS analiz yöntemiyle bu işletmelerin performans ölçümleri yapılmıştır. 1998-2001 dönemini kapsayan çalışma sonuçlarına göre her yıla ait elde edilen puanlar, ilgili yılın sene sonu pay senedi kapanış fiyatları ile karşılaştırılmıştır. Yapılan karşılaştırma neticesinde ise 2001 yılı dışındaki sonuçların birbiriyle tutarlı olduğu tespit edilmiştir. Eleren ve Karagül (2008), Türkiye için yaptıkları çalışmada TOPSİS analiz yöntemini kullanarak yıllar bazında ülke ekonomisinin performansını karşılaştırmalı olarak tespit etmeye çalışmışlardır. Bu amaçla araştırmacılar yedi ayrı ekonomik göstergeyi performans kriteri olarak tespit ederek her yıl için tek performans skoru elde etmişlerdir. Çalışma sonuçlarına göre en iyi puana sahip yıl olarak 1986, en düşük puana sahip olarak da 1999 yılı olduğu tespit edilmiştir. Bülbül ve Köse (2009), çalışmalarında Türkiye’deki gıda sektöründe çalışan firmaların finansal performanslarını, firmaların bilançolarından elde ettikleri finansal oranları kullanmak suretiyle TOPSİS ve ELECTRE yöntemleri vasıtasıyla derecelendirmişlerdir. Araştırmacılar payları İMKB’de işlem gören ve Gıda, İçki ve Tütün sanayinde faaliyetlerine devam eden 19 işletmenin belirlenen sekiz finansal oran aracılığıyla 2005-2008 dönemindeki dört yıl için ayrı ayrı performans puanlarını hesapladıkları çalışmalarında kullandıkları yöntemlerin işletmelerin finansal performanslarının tespitinde sağlıklı netice alınmasına imkan verdiğini belirtmişlerdir. Chang vd. (2010), Tayvan’daki yatırım fonlarının performanslarının belirlenmesi amacıyla yaptıkları çalışmalarında TOPSİS yöntemini kullanmışlardır. 82 yatırım fonuna ait 34 aylık verilerin kullanıldığı çalışmanın sonuçlarına göre TOPSİS analiz yönteminin yatırım fonları finansal performanslarının tespitinde çok iyi sonuçlar verdiği saptanmıştır. Dumanoğlu ve Ergül (2010), İMKB’ye kote olan teknoloji firmaları için yaptıkları çalışmada firmaların 2006-2009 dönemine ait finansal performanslarını TOPSİS analiz yöntemi ile ölçmüşlerdir. 11 teknoloji firmasının dahil edildiği çalışmada finansal performansın tespiti için işletmelerin mali tablolarından elde edilen finansal oranlar kullanılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre teknoloji firmaları için hesaplanan TOPSİS puanlarının temel analiz sonuçlarını teyit eder nitelikte olduğu görülmüştür. Demireli (2010), çalışmasında TOPSİS yöntemini kullanarak Türkiye’deki kamu bankaları için performans analizi uygulaması yapmıştır. Araştırmacı eşit ağırlıklandırma yapmak suretiyle on adet finansal oran kullanarak yaptığı analiz sonuçlarına göre; kamu bankalarını hem yerel hem de küresel finansal krizlerin etkilediği, performans değerlerinin yurtdışı verilerine bağlı olarak devamlı dalgalanma gösterdiği ve bankacılık sektörü için kayda değer bir iyileşmenin olmadığını saptamıştır. Ergül ve Akel (2010), payları İMKB’de işlem gören altı leasing firması üzerine yaptıkları çalışmalarında TOPSİS yöntemini kullanarak bu firmaların finansal performanslarını ölçmeye çalışmışlardır. Çalışma için işletmelerin 2005-2008 dönemini alan araştırmacılar sekiz adet mali oranı performans kriteri olarak seçmişlerdir. Akyüz, Bozdoğan ve Hantekin (2011), çalışmalarında seramik sektöründe bulunan ve İMKB’ye kote olan bir işletmenin 1999-2008 yılları arasındaki finansal performansını yıl bazında tespit etmek için TOPSİS yöntemini kullanmışlardır. Performans kriteri olarak finansal oranların kullanıldığı çalışma sonuçlarına göre on yıllık dönem içerisinde işletme açısından en başarılı yılın 2005 olduğu, en düşük performans puanlarının ise sırasıyla 2003, 2000 ve 2002 yıllarına ait olduğu tespit edilmiştir. Akyüz ve Kaya (2013), Türkiye’de faaliyet gösteren sigorta firmalarının 2007-2011 dönemi için yıl bazında mali performanslarını ölçtükleri çalışmalarında analiz yöntemi olarak TOPSİS’i, performans belirleme kriterleri olarak da finansal oranları kullanmışlardır. Performans kriterlerini eşit ağırlıklandırmak suretiyle sigorta şirketlerini analiz eden araştırmacılar çalışmalarının sonucunda 2007’nin hem hayat dışı sigorta şirketlerinin hem de hayat/emeklilik şirketlerinin en başarılı olduğu yıl, 2008’i hayat dışı sigorta şirketlerinin, 2009’u ise hayat/emeklilik şirketlerinin en başarısız oldukları yıl olarak tespit etmişlerdir. Wang (2014), Tayvan’da taşımacılık alanında faaliyet gösteren 3 işletmenin performans değerlendirmesini yapmak amacıyla Bulanık TOPSİS ve Gri İlişkisel Analiz yöntemlerini kullanmıştır. Performans kriteri olarak finansal oranları kullanan araştırmacı, çalışmasının sonucunda analiz ettiği işletmelerin finansal yönden rekabet etme gücü ve zayıflıklarını ortaya koymuştur. Bakırcı vd. (2014), payları BIST’te işlem gören ve demir, çelik metal ana sanayinde faaliyet gösteren 14 işletmenin 2009-2011
dönemi için finansal performansları belirlemeye çalıştıkları araştırmalarında TOPSİS ve VZA’yı birlikte kullanmışlardır. Araştırmacılar çalışmalarında VZA ile elde edilen etkinlik skorlarına göre etkin olan işletmeler TOPSİS yöntemiyle ideal çözüme yakınlık yönünden derecelendirilmişlerdir. Özkan (2017), Türkiye’deki kamu ve özel sermayeli yedi bankanın finansal performansını bankaların mali tablolarından elde ettiği on adet finansal oranı kullanmak suretiyle 2007-2015 dönemi için TOPSİS yöntemi ile analiz etmiştir. Araştırmada elde edilen performans puanlarının ortalamasına göre Garanti Bankasının en iyi performansa sahip, Akbank’ın ise en düşük performansa sahip banka oldukları tespit edilmiştir. Rençber ve Akbulut (2018), TOPSİS ve VZA yöntemlerini kullanarak yaptıkları çalışmalarında payları Borsa İstanbul’da alım-satıma konu olan girişim sermayesi yatırım ortaklığı şirketlerinin karlılık temelli (net kar marjı çıktısı) VZA sonuçları ile TOPSİS yöntemiyle elde edilen finansal performanslarının karşılaştırmalı olarak değerlendirmesini yapmışlardır. Analiz sonuçlarına göre VZA yöntemiyle elde edilen etkinlik skorları ile TOPSİS yöntemiyle elde edilen performans skorları arasında istatistiksel açıdan anlamlı bir ilişkinin olmadığı görülmüştür. Hoe vd. (2018), Malezya’da faaliyetlerini sürdüren üç kahve tedarikçisi firmanın (Nestle, Oldtown, Power Root) finansal performanslarının ölçülmesi ve karşılaştırılması amacıyla yaptıkları çalışmalarında, analiz yöntemi olarak TOPSİS’i kullanmışlardır. Kriter olarak tercih edilen değişkenlerin finansal oranlar arasından seçildiği çalışma 2013-2016 yıllarını kapsamaktadır. Çalışma sonuçlarına göre en iyi performans skorunun Nestle (M) Berhad, ikinci sıranın Oldtown Berhad, son sıranın ise Power Root Berhad firmasının olduğu tespit edilmiştir.
4. Yöntem
Çalışmada analiz tekniği olarak son yıllarda işletmelerin göreli performanslarının ölçümünde oldukça yaygın bir kullanım alanına sahip olan çok kriterli karar verme yöntemlerinden birisi olan TOPSİS analiz tekniği tercih edilmiştir. Seçilen performans kriterlerini dikkate alarak karar birimlerinin her birinin ideal çözüme göreli uzaklıklarını hesaplayarak aralarında bir sıralama yapan analiz yönteminin uygulama aşamaları “Topsis Yöntemi” alt başlığı olarak aşağıda gösterilmiştir.
TOPSIS Yöntemi
Karar verme aşamasında çoklu kriterlerin problemin çözümüne dahil edilmesi gereken durumlar için tercih edilen bu analiz yöntemi, seçilecek alternatifin pozitif ideal çözüme yakın, negatif olan ideal çözüme uzak olması gerektiği fikrine dayanmaktadır (Jadidi vd., 2008: 763). Hwang ve Yoon (1981) tarafından pozitif (ideal) çözüme yakın nokta ve negatif çözüme ise uzak nokta düşüncesine göre uygulanan yöntem daha sonra Yoon (1987), Hwang, Lai ve Hwang (1996) tarafından geliştirilmiştir. TOPSİS tekniğinde alternatiflerin derecelendirilmesi, ideal olan çözüme göreli yakınlık esasına dayanmaktadır. Yöntemde ideal (pozitif) çözüm, maliyet kriterlerini minimize ederken, fayda kriterlerini maksimize eden çözümdür. Aksine negatif olan ideal çözüm ise maliyet kriterlerini (faktörlerini) maksimize ederken, fayda kriterlerini ise minimize eden çözüm yaklaşımıdır. Yönteme göre en iyi seçenek ise ideal çözüme en yakın olup, negatif çözüme uzak olanıdır (Cheng-Ru, 2008;256).
TOPSİS analiz yönteminin çözüm aşamalarını oluşturan adımlar aşağıda gösterilmiştir: 1. Adım: Karar Matrisinin Oluşturulması
Yöntemin ilk adımı olan karar matrisinin oluşturulması aşamasında, performansları ölçülerek üstünlüklerine göre sıralanmak istenen karar noktaları (alternatifler) matrisin satırlarında, performans ölçümüne esas teşkil edecek olan kriterler (faktörler) ise sütunlarda yer almaktadır.
A
ij karar matrisinde m performansları ölçülecek alternatif sayısını (karar noktaları), n ise performans değerlendirme kriterlerini (faktörlerini) göstermektedir. Karar matrisi aşağıdaki şekilde oluşturulur:𝐴𝐴𝑖𝑖𝑖𝑖=� 𝑎𝑎11 𝑎𝑎12… 𝑎𝑎1𝑛𝑛 𝑎𝑎21 ... 𝑎𝑎22... … 𝑎𝑎2𝑛𝑛... 𝑎𝑎m1 𝑎𝑎m2 𝑎𝑎mn � (1)
2. Adım: Normalize Edilmiş Karar Matrisinin Oluşturulması
𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖 � �𝑚𝑚 𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖2
𝑖𝑖=1
i=1,2,…..,m j=1,2,…..n (2)
Normalize edilmiş Rij karar matrisi aşağıda gösterildiği gibi oluşturulur:
𝑅𝑅𝑖𝑖𝑖𝑖=� 𝑟𝑟11 𝑟𝑟12… 𝑟𝑟1𝑛𝑛 𝑟𝑟21 ... 𝑟𝑟22... … 𝑟𝑟2𝑛𝑛... 𝑟𝑟m1 𝑟𝑟m2 𝑟𝑟mn � (3)
3. Adım: Normalize Karar Matrisinin Ağırlıklandırılması
Normalize hale getirilmiş karar matrisinin ağırlıklandırılması adımında, ilk önce değerlendirme kriterlerine ilişkin ağırlıkların belirlenmesi gerekmektedir. Kriterlerin ağırlıklarını belirlemek için aşağıdaki eşitlik dikkate alınır.
∑ 𝑤𝑤𝑛𝑛𝑖𝑖=1 𝑖𝑖= 1 (4)
Ağırlıkların belirlenmesinin ardından ikinci adımda oluşturulan normalize karar matrisi (Rij) değerleri ile wij
değerleri çarpılarak Vij matrisi elde edilir.
𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖=� 𝑤𝑤1𝑟𝑟11 𝑤𝑤2𝑟𝑟12… 𝑤𝑤𝑛𝑛𝑟𝑟1𝑛𝑛 𝑤𝑤1𝑟𝑟21 ... 𝑤𝑤2𝑟𝑟22... … 𝑤𝑤𝑛𝑛𝑟𝑟2𝑛𝑛... 𝑤𝑤1𝑟𝑟m1 𝑤𝑤2𝑟𝑟m2 𝑤𝑤𝑛𝑛𝑟𝑟mn � (5)
4.Adım: İdeal ve Negatif İdeal Çözümlerin Belirlenmesi
Normalize edilmiş ve ağırlıklandırılmış değerler dikkate alınarak pozitif (A*) ve negatif (A-) ideal çözüm değerleri bulunarak, ideal çözüm seti aşağıdaki formüllerde gösterildiği gibi oluşturulur.
A*= �max 𝑣𝑣
𝑖𝑖𝑖𝑖 �𝑗𝑗 ∈ 𝐽𝐽), (𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 �𝑗𝑗 ∈ 𝐽𝐽′�
A =
*{
v
1*,
v
2*,...,
v
n*}
(6) A−= �min 𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 �𝑗𝑗 ∈ 𝐽𝐽), (𝑚𝑚𝑎𝑎𝑚𝑚 𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 �𝑗𝑗 ∈ 𝐽𝐽′�
A
−=
{
v
1−,
v
2−,...,
v
n−}
(7)Yukarıdaki her iki formülde de J fayda (maksimizasyon), 𝐽𝐽′ ise kayıp/maliyet (minimizasyon) değerini
göstermektedir.
5.Adım: Ayrım Ölçütlerinin Hesaplanması
Önceki adımda pozitif (A*) ve negatif (A-) ideal çözüm değerlerinin bulunmasının ardından aşağıdaki formüller kullanılarak her bir karar biriminin (alternatifler) pozitif ideal çözüme olan uzaklığı ( Si* ) ve negatif ideal çözüme uzaklığı ( Si- ) hesaplanmaktadır.
𝑆𝑆𝑖𝑖∗= �∑𝑛𝑛𝑖𝑖=1 (𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝑉𝑉𝑖𝑖+) 2 𝑆𝑆𝑖𝑖−= �∑𝑛𝑛𝑖𝑖=1 (𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝑉𝑉𝑖𝑖−) 2 (8) 6.Adım: İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Hesaplanması
Bu aşamada her bir alternatifin (karar birimi/noktası) ideal çözüme göreli yakınlığı (𝐶𝐶𝑖𝑖∗), negatif ideal uzaklık değerinin (Si-), pozitif ve negatif ideal uzaklık değerlerinin toplamlarına (Si* + Si- ) bölünmesiyle bulunmaktadır. 𝐶𝐶𝑖𝑖∗ değerinin formülü aşağıda gösterildiği gibidir:
𝐶𝐶𝑖𝑖∗= 𝑆𝑆𝑖𝑖
−
𝑆𝑆𝑖𝑖∗+𝑆𝑆𝑖𝑖− (9)
𝐶𝐶𝑖𝑖∗ değeri 0 ≤ 𝐶𝐶𝑖𝑖∗≤ 1 arasında bir değer alır. 𝐶𝐶𝑖𝑖∗’nin 1’e eşit çıkması alternatifin pozitif ideal çözüm üzerinde, 𝐶𝐶𝑖𝑖∗’nin 0’a eşit çıkması ise ilgili karar biriminin negatif ideal çözüm noktasında olduğunu gösterir. Bununla birlikte 1’e yaklaşan değerler alternatifin pozitif ideal çözüme, 0’a yaklaşan değerler ise alternatifin negatif ideal çözüme yakınlığını ortaya koyar. Hesaplanan 𝐶𝐶𝑖𝑖∗ değerleri/puanları/skorları en büyükten en küçüğe
doğru sıralanarak en büyük değere sahip alternatif en ideal alternatif veya karar birimi olarak kabul edilmektedir.
5. Uygulama ve Bulgular
Çalışma, payları Borsa İstanbul’da işlem gören ve Orman, Kağıt ve Basım sektöründe faaliyet gösteren 13 işletmenin 2014-2018 dönemini kapsayacak şekilde finansal performanslarının karşılaştırmalı olarak ölçülmesi ve sıralanması amacıyla TOPSİS yöntemiyle yapılmıştır.
Tablo 1. Payları BIST'de İşlem Gören Orman, Kağıt ve Basım Sektörü İşletmeleri İşletme Kodu İşletmenin İsmi
ALKA Alkim Kağıt San. ve Tic. A.Ş. BAKAB Bak Ambalaj San. ve Tic. A.Ş.
DGKLB Doğtaş Kelebek Mobilya San. ve Tic. A.Ş. DURDO Duran Doğan Basım ve Ambalaj San. A.Ş. GENTS Gentaş Genel Metal San. ve Tic. A.Ş. HURGZ Hürriyet Gazetecilik ve Matbaacılık A.Ş. IHGZT İhlas Gazetecilik A.Ş.
KAPLM Kaplamin Ambalaj San. ve Tic. A.Ş. KARTN Kartonsan Karton San. ve Tic. A.Ş.
TIRE Mondi Tire Kutsan Kağıt ve Ambalaj San. A.Ş. OLMIP Olmuksan International Paper A.Ş.
PRZMA Prizma Pres Matbaacılık Yayıncılık San. ve Tic. A.Ş. SAMAT Saray Matbaacılık Kağıtçılık Kırtasiyecilik Tic. ve San. A.Ş.
2014, 2015, 2016, 2017 ve 2018 yılları için ayrı ayrı performans puan ve sıralamalarının yapılması amacıyla çalışmaya dahil edilen işletmelerin isimleri ve BIST’te geçen kodları Tablo 1’de gösterilmiştir.
Tablo 2. Performans Kriteri Olarak Kullanılan Finansal Oranlar Oranlar Kısaltma Açıklama
Cari Oran CAO Dönen Varlıklar/Kısa Vadeli Yabancı Kaynaklar Likidite (Asit-Test) Oranı LİO (Dönen Varlıklar-Stoklar)/Kısa Vadeli Yab. Kaynaklar Stok Devir Hızı Oranı SDH Satışların Maliyeti/Ortalama Stoklar
Aktif Devir Hızı ADH Net Satışlar/ Aktif Toplamı Borç-Aktif Oranı BOA Toplam Borçlar/Toplam Aktifler Faaliyet Kar Marjı Oranı FKM Faaliyet Karı/Net Satışlar Net Kar Marjı Oranı NKM Dönem Net Karı /Net Satışlar Aktif Karlılık Oranı AK Dönem Net Karı /Toplam Aktifler Özsermaye Karlılık Oranı ÖK Net Dönem Karı/ Özsermaye Satışların Maliyeti Oranı SM Satışların Maliyeti/Net Satışlar
Çalışmada, performans kriteri olarak kullanılan finansal oranlar Tablo 2’de gösterilmiştir. Seçilen oranlar literatür taraması sırasında finansal performans analizi yapılan çalışmalarda en çok tercih edilen ve işletme performansını en iyi şekilde ortaya koyabilecek oranlar arasından belirlenmiştir. Etkinlik ve performans analiz çalışmalarında kriter sayısı ve türünün elde edilen sonuçları oldukça fazla etkilediği bilinen bir gerçektir. Bu nedenle işletme performansını gösteren çok daha fazla finansal oran olmasına rağmen analiz sonuçlarının daha sağlıklı alınabilmesi için sadece yukarıda belirlenen on adet finansal oran kullanılmıştır. Çalışmaya dahil edilen oranlardan cari oran ve asit-test oranı işletmelerin kısa vadeli borç ödeme gücünü, stok devir hızı ve aktif devir hızı işletmelerin sahip oldukları varlıkların kullanım etkinliğini, finansal kaldıraç oranı ise işletmelerin borç-aktif dengesini göstermektedir. Bunlarla birlikte faaliyet kar marjı, net kar marjı, aktiflerin karlılığı ve özsermaye kar marjı işletmelerin dönem sonlarındaki karlılıklarını gösterirken, satışların maliyeti oranı ise işletmelerin net satış gelirlerinin yüzde kaçının satış maliyetlerinden oluştuğunu göstermektedir. 5.1. Standart Karar Matrisinin Oluşturulması
TOPSİS yöntemiyle performans analizinin ilk aşaması standart karar matrisinin oluşturulmasıdır. Çalışma 2014-2018 yılları arasındaki beş yılı kapsamasına rağmen analiz süreçlerine örnek olması açısından sadece 2018 yılına ait karar matrisi olan Tablo 3 elde edilerek kullanılmıştır.
Tablo 3. 2018 Yılı İçin Elde Edilen Standart Karar Matrisi (Aij)
Şirket Adı KRİTERLER
CAO LİO SDH ADH BOA FKM NKM AK ÖK SM
ALKA 2,15 1,39 4,83 1,49 43,09 15,13 16,25 24,20 38,85 80,77 BAKAB 1,25 0,81 3,93 1,06 67,31 16,86 7,22 7,67 21,87 73,36 DGKLB 0,77 0,34 1,99 0,92 100,99 2,87 -16,69 -15,40 -273,28 69,14 DURDO 0,92 0,58 4,56 1,02 83,05 15,19 0,56 0,57 2,65 69,69 GENTS 2,60 1,30 2,60 1,12 34,85 16,18 10,09 11,29 19,77 73,27 HURGZ 1,85 1,76 21,33 0,59 31,35 -1,57 35,97 21,08 39,06 60,88 IHGZT 3,59 3,01 9,64 0,42 15,70 -10,31 -6,52 -2,77 -3,28 92,82 KAPLM 1,00 0,70 6,94 1,48 69,71 8,69 3,95 5,86 22,03 80,76 KARTN 3,24 2,06 5,95 1,41 19,20 17,03 16,86 23,81 28,97 76,84 TIRE 0,99 0,68 6,04 1,41 72,87 10,03 4,73 6,67 23,29 77,38 OLMIP 1,29 0,78 5,59 1,41 67,76 0,17 -0,47 -0,66 -1,80 87,37 PRZMA 4,14 2,34 2,00 0,31 14,06 4,14 -2,43 -0,75 -0,88 85,32 SAMAT 1,17 0,19 1,13 0,78 82,42 19,65 6,70 5,22 27,59 74,54 Elde edilen karar matrisinin satırlarında üstünlükleri/performansları sıralanacak olan karar birimleri/noktaları (alternatifler) yer alırken, sütunlarında ise performans ölçümüne esas olacak kriterler/faktörler bulunmaktadır. Bu çerçevede, çalışmanın birinci adımını oluşturan ve Tablo 3’te gösterilen standart karar matrisinin satırlarında orman, kağıt ve basım sektöründe faaliyet gösteren 13 işletme karar birimi olarak yerini alırken, on adet finansal oran ise performans değerlendirme faktörü/kriteri olarak bu tablonun sütunlarına yerleştirilmiştir.
5.2. Normalize Edilmiş Karar Matrisinin Oluşturulması
Çalışmanın “TOPSİS Yöntemi” başlığı altında açıklanan 2.adımındaki (2) numaralı formül yardımıyla standart karar matrisindeki rakamlar kullanılarak her bir rij değeri elde edilmiş ve Tablo 4’teki normalize edilmiş karar matrisi oluşturulmuştur. Bu rij değerleri elde edilirken standart karar matrisindeki her bir değer, kendi sütununda yer alan (değerlendirme/performans kriteri) değerlerin karelerinin toplamının kareköküne bölünmesi yöntemiyle hesaplanmaktadır.
Tablo 4. 2018 Yılı İçin Elde Edilen Normalize Karar Matrisi (Rij)
Şirket Adı CO LO SDH ADH BOA KRİTERLER FKM NKM AK ÖK SM ALKA 0,270 0,263 0,173 0,374 0,197 0,339 0,331 0,524 0,136 0,289 BAKAB 0,157 0,153 0,141 0,266 0,307 0,378 0,147 0,166 0,077 0,262 DGKLB 0,096 0,064 0,071 0,232 0,461 0,064 -0,340 -0,333 -0,959 0,247 DURDO 0,115 0,110 0,164 0,255 0,379 0,340 0,011 0,012 0,009 0,249 GENTS 0,326 0,245 0,093 0,281 0,159 0,363 0,206 0,244 0,069 0,262 HURGZ 0,233 0,331 0,766 0,147 0,143 -0,035 0,733 0,456 0,137 0,218 IHGZT 0,451 0,567 0,346 0,107 0,072 -0,231 -0,133 -0,060 -0,012 0,332 KAPLM 0,125 0,131 0,249 0,372 0,318 0,195 0,081 0,127 0,077 0,289 KARTN 0,407 0,388 0,214 0,355 0,088 0,382 0,344 0,515 0,102 0,275 TIRE 0,124 0,129 0,217 0,354 0,332 0,225 0,096 0,144 0,082 0,277 OLMIP 0,162 0,147 0,201 0,353 0,309 0,004 -0,010 -0,014 -0,006 0,313 PRZMA 0,521 0,440 0,072 0,077 0,064 0,093 -0,050 -0,016 -0,003 0,305 SAMAT 0,146 0,036 0,041 0,196 0,376 0,440 0,137 0,113 0,097 0,267 TOPLAM 3,134 3,003 2,749 3,369 3,204 2,555 1,554 1,878 -0,194 3,586 5.3. Ağırlıklandırılmış Normalize Karar Matrisinin Oluşturulması
Kriterlerin ağırlıklarının belirlenmesinde farklı yöntemler kullanılabilmektedir. Bu yöntemlere örnek olarak oran ağırlıklı atama, eşit ağırlık verilmesi, Entropi yöntemi, AHP veya bulanık AHP yöntemleri gösterilebilir (Çınar,2004). Performans kriterleri ile ilgili ağırlıkların belirlenmesi TOPSİS yönteminde (kriterlerin belirlenmesinin haricinde) dışarıdan müdahalenin yapıldığı tek yerdir (Özçelik ve Kandemir, 2015: 105). Demireli (2010), Sakarya ve Aytekin (2013), Ömürbek ve Kınay (2013) çalışmalarında kriter ağırlıklarını eşit
olarak belirlerken; Uyguntürk ve Korkmaz (2012) ile Özçelik ve Kandemir (2015) kriter ağırlıklarını belirlemek için normalize hale getirilmiş karar matrisindeki her bir kriterin yukarıdan aşağıya sütun toplamını, bu sütunların toplamından elde edilen sayıların toplamına oranlayarak ağırlık değerlerini belirlemişlerdir. Bu çalışmada da ağırlıkların belirlenmesin için aynı yöntem (Uyguntürk ve Korkmaz (2012) ile Özçelik ve Kandemir (2015)’ın uyguladığı) kullanılmıştır. Ancak çalışmanın sonunda eşit ağırlıklandırma ile elde edilmiş sonuçlarda hesaplanarak her iki yönteme göre ağırlıklandırma neticesinde elde edilen puan ve sıralamalar karşılaştırılmıştır.
Tablo 5. Kriter Ağırlıkları
Kriterler CAO LİO SDH ADH BOA FKM NKM AK ÖK SM Genel Top. Sütun Top. 3,134 3,003 2,749 3,369 3,204 2,555 1,554 1,878 -0,194 3,586 24,839
Ağırlıklar W1 W2 W3 W4 W5 W6 W7 W8 W9 W10
0,126 0,121 0,111 0,136 0,129 0,103 0,063 0,076 -0,008 0,144 1,000 Kriter/faktör ağırlıkları belirlenirken normalize edilmiş karar matrisindeki kriterlere ait değerlerin toplamları kullanılmıştır. Bu yönteme göre cari oran (CAO) kriterinin ağırlığını (W1) belirlemek için tüm karar birimlerine ait normalize edilmiş cari oran değerlerinin toplamı (3,134), bütün kriterlerin sütun toplamlarından oluşan genel toplama (24,839) bölünmüştür. Bu işlem sonucu W1= 3,134/24,839= 0,126 olarak hesaplanmıştır. Diğer kriter ağırlıkları da aynı yöntemle hesaplanarak Tablo 5’te gösterilmiştir.
Daha sonra elde edilen ağırlık değerleri (Wj), bir önceki aşamada oluşturulan normalize karar matrisi değerleri rij ile çarpılmak suretiyle ağırlıklandırılmış normalize karar matrisi Tablo 6’daki gibi elde edilmiştir.
Tablo 6. 2018 Yılı Ağırlıklandırılmış Normalize Edilmiş Karar Matrisi (Vij )
Şirket Adı CAO LİO SDH ADH BOA KRİTERLER FKM NKM AK ÖK SM ALKA 0,034 0,032 0,019 0,051 0,025 0,035 0,021 0,040 -0,001 0,042 BAKAB 0,020 0,019 0,016 0,036 0,040 0,039 0,009 0,013 -0,001 0,038 DGKLB 0,012 0,008 0,008 0,031 0,059 0,007 -0,021 -0,025 0,007 0,036 DURDO 0,015 0,013 0,018 0,035 0,049 0,035 0,001 0,001 0,000 0,036 GENTS 0,041 0,030 0,010 0,038 0,021 0,037 0,013 0,018 -0,001 0,038 HURGZ 0,029 0,040 0,085 0,020 0,018 -0,004 0,046 0,034 -0,001 0,031 IHGZT 0,057 0,069 0,038 0,014 0,009 -0,024 -0,008 -0,005 0,000 0,048 KAPLM 0,016 0,016 0,028 0,050 0,041 0,020 0,005 0,010 -0,001 0,042 KARTN 0,051 0,047 0,024 0,048 0,011 0,039 0,022 0,039 -0,001 0,040 TIRE 0,016 0,016 0,024 0,048 0,043 0,023 0,006 0,011 -0,001 0,040 OLMIP 0,020 0,018 0,022 0,048 0,040 0,000 -0,001 -0,001 0,000 0,045 PRZMA 0,066 0,053 0,008 0,010 0,008 0,010 -0,003 -0,001 0,000 0,044 SAMAT 0,018 0,004 0,004 0,027 0,049 0,045 0,009 0,009 -0,001 0,038 5.4. İdeal(A*) ve Negatif İdeal (A-) Çözümlerin Belirlenmesi
Tablo 6’da elde edilen ağırlıklı normalize karar matrisindeki her bir kriter sütunundaki maksimum ve minimum değerler dikkate alınarak ideal (A*) ve negatif ideal (A-) kümeleri oluşturulmuş ve aşağıdaki gibi
gösterilmiştir.
A* = ({0,0657; 0,0685; 0,0848; 0,0507; 0,0083; 0,0453; 0,0459; 0,0396; 0,0075; 0,0314} A- = ({0,0121; 0,0044; 0,0045; 0,0105; 0,0594; −0,0238; −0,0213; −0,0252; −0,0011; 0,0479} 5.5. İdeal ve Negatif İdeal Çözüme Uzaklık Değerlerinin Hesaplanması
Bu adımda (8) numaralı eşitlikteki formüller kullanılarak her bir karar biriminin (alternatifler), ideal çözüme olan uzaklığı ( Si* ) ve negatif ideal çözüme uzaklığı ( Si- ) hesaplanmıştır. Bu uzaklık değerleri performans kriteri/faktörü sütununda yer alan her bir değer ile o sütun içerisinden seçilen ideal çözüm değeri (A*, A-) arasındaki farkların karelerinin karar birimi satırı toplamının karekökü alınmak suretiyle alternatiflerin ideal
ve negatif ideal çözüme uzaklık değerleri hesaplanmıştır. Karar birimlerine ait ideal ve negatif ideal uzaklık değerleri Tablo 7’de gösterilmiştir.
Tablo 7. 2018 Yılı İdeal Çözüme ve Negatif İdeal Çözüme Uzaklık Değerleri Şirket
Adı ALKA BAKAB DGKLB DURDO GENTS HURGZ IHGZT KAPLM KARTN TIRE OLMIP PRZMA SAMAT (Si*) 0,089 0,113 0,160 0,125 0,098 0,075 0,116 0,114 0,072 0,115 0,125 0,115 0,132 (Si-) 0,117 0,088 0,040 0,076 0,103 0,136 0,102 0,080 0,132 0,081 0,063 0,100 0,085 5.6. İdeal Çözüme Göreli Yakınlığın Değerlerinin Hesaplanması
Tablo 8’de karar birimleri/alternatifler için 2018 yılına ait ideal çözüme göreli yakınlık değerleri ve bu değerlere/puanlara göre sıralamalar verilmiştir. Alternatifler için ideal çözüme göreli yakınlık değeri (𝐶𝐶𝑖𝑖∗), (9 numaralı formül kullanılarak) negatif ideal uzaklık değerinin (Si-), ideal ve negatif ideal uzaklık değerlerinin toplamlarına (Si* + Si- ) bölünmesiyle hesaplanmıştır.
Tablo 8. 2018 Yılı İdeal Çözüme Göreli Yakınlık (Sonuç) Değerleri (Ci*) ve Sıralamalar ALKA BAKAB DGKLB DURDO GENTS HURGZ IHGZT KAPLM KARTN TIRE OLMIP PRZMA SAMAT
Ci* 0,568 0,438 0,200 0,376 0,512 0,644 0,467 0,414 0,647 0,412 0,334 0,463 0,393
Sıra 3 7 13 11 4 2 5 8 1 9 12 6 10
İdeal çözüme göreli yakınlık değeri (Ci*) en yüksek olandan başlanarak en düşüğe kadar sıralanmak suretiyle karar birimlerinin performans sıralamaları belirlenmektedir. Yukarıdaki tabloda orman, kağıt ve basım işletmelerinin sadece 2018 yılı için hesaplanan göreli yakınlık değerleri (performans puanları) ile performans sıralaması, 2014-2018 döneminin diğer yılları içinde hesaplanmıştır.
Payları Borsa İstanbul’da işlem gören 13 orman, kağıt ve basım sektörü işletmesinin finansal oranlar aracılığıyla yapılan TOPSİS analizi sonuçları Tablo 9’da verilmiştir. Çalışmada sonuçları karşılaştırabilmek amacıyla iki farklı ağırlıklandırma yöntemi kullanıldığı için Tablo 9’da normalize matristeki her bir performans kriterinin sütun toplamının genel toplam içindeki oranı dikkate alınarak hesaplanmış ağırlık değerleri ile elde edilen sonuçlar görülmektedir. Bu sonuçlara göre sadece PRZMA (Prizma Pres Matbaacılık Yayıncılık San. ve Tic. A.Ş.) firması birden fazla yılda ( 2014, 2015, 2016 yılları itibariyle ) en yüksek performans puanına sahip işletme olarak tespit edilmiştir. 2017 yılında ALKA (Alkim Kağıt San. ve Tic. A.Ş.), 2018 yılında ise KARTN (Kartonsan Karton San. ve Tic. A.Ş.) işletmesinin en iyi performansa sahip olduğu saptanmıştır. Yine analiz sonuçlarına göre IHGZT (İhlas Gazetecilik A.Ş.) işletmesinin 2014, 2015 ve 2016 yıllarında ikinci en iyi performansa sahip firma olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca HURGZ (Hurriyet Gazetecilik ve Matbaacilik A.Ş.) işletmesinin 2018’de en iyi ikinci, 2014, 2015 ve 2016 yıllarında ise en iyi üçüncü performansa sahip işletme olduğu görülmüştür.
Tablo 9’da gösterilen ve çalışmaya dahil edilen 13 işletmenin yıl bazında TOPSİS analiz sonuçlarına göre 2014 yılının en iyi performans gösteren ilk üç işletmesinin sırasıyla PRZMA, IHGZT ve HURGZ şirketlerinin olduğu, en kötü performansa sahip işletmelerin ise sırasıyla DGKLB (13/Doğtaş Kelebek Mobilya San. ve Tic. A.Ş.), DURDO (12/ Duran Doğan Basım ve Ambalaj San. A.Ş.) ve SAMAT (11/Saray Matbaacılık Kağıtçılık Kırtasiyecilik Tic. ve San. A.Ş) şirketlerinin olduğu tespit edilmiştir.
Tablo 9. İşletmelerin TOPSİS Performans Puanları ve Sıralamaları
Şirket 2014 2015 2016 2017 2018
Ci* Sıra Ci* Sıra Ci* Sıra Ci* Sıra Ci* Sıra
ALKA 0,301 9 0,32 6 0,48 4 0,601 1 0,568 3
DGKLB 0,213 13 0,28 9 0,34 9 0,452 10 0,200 13 DURDO 0,221 12 0,29 8 0,30 12 0,480 7 0,376 11 GENTS 0,364 5 0,33 5 0,40 5 0,504 5 0,512 4 HURGZ 0,424 3 0,43 3 0,49 3 0,464 9 0,644 2 IHGZT 0,452 2 0,44 2 0,51 2 0,518 4 0,467 5 KAPLM 0,330 6 0,33 4 0,37 8 0,496 6 0,414 8 KARTN 0,325 8 0,27 10 0,38 6 0,585 2 0,647 1 TIRE 0,327 7 0,26 11 0,32 11 0,442 11 0,412 9 OLMIP 0,374 4 0,31 7 0,37 7 0,431 13 0,334 12 PRZMA 0,542 1 0,55 1 0,53 1 0,578 3 0,463 6 SAMAT 0,228 11 0,17 13 0,28 13 0,436 12 0,393 10
2015 yılının en iyi performanslarını gösteren üç işletme bir önceki yıl gibi sırasıyla PRZMA, IHGZT ve HURGZ şirketleri olurken, bu yıl için en kötü performans puanına sahip işletmeler sırasıyla SAMAT(13), DURDO(12) ve TIRE (11/Mondi Tire Kutsan Kağıt ve Ambalaj Sanayi A.Ş.) işletmeleri olmuştur.
2016 yılında yine en iyi performansa sahip üç işletmenin sıralaması önceki iki yıl gibi değişmezken (PRZMA, IHGZT, HURGZ), en kötü performansa sahip işletme sıralaması 2015 ile aynı sıralamada ( SAMAT, DURDO, TIRE) gerçekleşmiştir.
2017 yılında önceki yıllardan farklı olarak en iyi performansa sahip işletmeler sıralaması ALKA, KARTN ve PRZMA olarak gerçekleşmiştir. 2017’nin en kötü üç performansına sahip işletmeleri ise sırasıyla OLMIP (Olmuksan International Paper ), SAMAT ve TIRE olmuştur.
2018 yılında ise ilk üç sırada KARTN, HURGZ ve ALKA işletmeleri yer alırken, en düşük puana sahip işletmeler ise sırasıyla DGKLB, OLMIP ve DURDO şirketleri olarak tespit edilmiştir.
Tablo 10. İşletmelerin TOPSİS Performans Puanları ve Sıralamaları (Eşit Ağırlıklandırmalı) Şirket Ci* 2014 Sıra Ci* 2015 Sıra Ci* 2016 Sıra Ci* 2017 Sıra 2018 Ci* Sıra
ALKA 0,399 9 0,60 2 0,74 1 0,738 1 0,673 3 BAKAB 0,461 7 0,48 6 0,55 4 0,657 6 0,560 5 DGKLB 0,357 12 0,34 11 0,26 13 0,610 9 0,143 13 DURDO 0,461 6 0,29 13 0,40 12 0,663 5 0,493 10 GENTS 0,513 3 0,54 3 0,62 3 0,670 3 0,604 4 HURGZ 0,311 13 0,45 9 0,42 11 0,300 13 0,748 1 IHGZT 0,531 2 0,41 10 0,48 6 0,593 11 0,488 11 KAPLM 0,391 11 0,32 12 0,48 7 0,668 4 0,538 7 KARTN 0,470 5 0,54 4 0,52 5 0,711 2 0,713 2 TIRE 0,455 8 0,46 8 0,48 8 0,614 8 0,541 6 OLMIP 0,474 4 0,48 7 0,45 9 0,591 12 0,465 12 PRZMA 0,677 1 0,72 1 0,64 2 0,643 7 0,505 9 SAMAT 0,396 10 0,49 5 0,43 10 0,597 10 0,529 8
TOPSİS analizi sırasında ağırlıklandırılmış normalize matris elde edilirken ağırlıkların tespit edilmesinde kullanılan diğer bir yöntem ise eşit ağırlıklandırma yöntemi olmuştur. Bu yönteme göre işletmelerin sadece performans puanları ve sıralamaları Tablo 10’da gösterilmiştir. Bu sonuçlara göre sırasıyla 2014 yılında PRZMA, IHGZT ve GENTS, 2015 yılında PRZMA, ALKA ve GENTS, 2016 yılında ALKA, PRZMA ve GENTS, 2017 yılında ALKA, KARTN ve GENTS, 2018 yılında ise HURGZ, KARTN ve ALKA işletmeleri en iyi performansa sahip işletmeler olarak tespit edilmiştir. Tablo 10’daki eşit ağırlıklandırmalı sonuçlar oran yöntemi ile elde edilen ağırlıklandırma sonuçları ile karşılaştırıldığında daha önce 2014-2016 yılları için ilk üçte yer alan PRZMA, IHGZT ve HURGZ işletmelerinden sadece PRZMA’nın bu ilk üçteki yerini koruduğu tespit edilmiştir. IHGZT’nin sadece 2014 için ilk üçteki önceki yerini koruduğu, HURGZ’nin ise tüm yılların hiçbirisinde ilk üçe giremediği saptanmıştır.
Tablo 11’de iki farklı ağırlıklandırma yöntemi (OR-Oran Yöntemi, EA-Eşit Ağırlık) ile elde edilen sonuçlar yıllar bazında karşılaştırmalı olarak verilmiştir. Bu sonuçlara göre AKLA işletmesinin performans
sıralamasının 2014, 2017, 2018 yıllarında değişmediği, 2015 ve 2016 da ise EA yöntemi sonuçlarının işletmeyi OR sonuçlarından daha iyi sıralamaya taşıdığı görülmektedir. BAKAB işletmesinin performans sıralamasının tüm yıllarda EA yönteminde daha iyi sonuç verdiği, aynı sonucun DGKLB ve DURDO işletmeleri için 2015, 2016 yılları hariç gerçekleştiği, GENTS işletmesinin ise 2018’de aynı olmak üzere diğer tüm yıllarda OR sonuçlarına göre daha iyi sıralamaya sahip olduğu görülmektedir. HURGZ’ın 2018 hariç, IHGZT’nin ise 2014 hariç diğer tüm yıllarda EA sonuçlarının daha kötü gerçekleştiği, KAPLM işletmesinin ise 2014-2015 yıllarında EA sıralamasının daha aşağılara düştüğü, ancak diğer yıllarda yukarıya çıktığı tespit edilmiştir. KARTN şirketinin 2018’de sıralamasının EA sonuçlarında 1. Sıradan 2. Sıraya düşmesinin haricinde diğer yıllarda sıralamasının ya aynı kaldığı ya da daha yukarılara çıktığı görülmektedir.
Tablo 11. İşletmelerin Oran ve Eşit Ağırlıklandırmalı TOPSİS Performans Sıralamaları
2014 2015 2016 2017 2018 Şirket OR EA OR EA OR Sıralama EA OR EA OR EA ALKA 9 9 6 2 4 1 1 1 3 3 BAKAB 10 7 12 6 10 4 8 6 7 5 DGKLB 13 12 9 11 9 13 10 9 13 13 DURDO 12 6 8 13 12 12 7 5 11 10 GENTS 5 3 5 3 5 3 5 3 4 4 HURGZ 3 13 3 9 3 11 9 13 2 1 IHGZT 2 2 2 10 2 6 4 11 5 11 KAPLM 6 11 4 12 8 7 6 4 8 7 KARTN 8 5 10 4 6 5 2 2 1 2 TIRE 7 8 11 8 11 8 11 8 9 6 OLMIP 4 4 7 7 7 9 13 12 12 12 PRZMA 1 1 1 1 1 2 3 7 6 9 SAMAT 11 10 13 5 13 10 12 10 10 8
TIRE işletmesinin EA sonuçlarına göre 2014 hariç sıralamasının yukarılara çıktığı, OLMIP’in ise EA sonuçlarına göre 2014, 2015 ve 2018 yıllarında sıralaması değişmezken, 2016’da 7’den 9’a gerilediği, 2017’de ise 13’ten 12’ye çıktığı görülmektedir. Her iki yöntemde de en iyi performans gösteren işletmelerden birisi olan PRZMA şirketinin EA sonuçlarında 2014 ve 2015 yıllarında sıralamasını birinci olarak tamamladığı, 2016, 2017 ve 2018 yıllarında ise sıralamasının daha aşağılara düştüğü saptanmıştır. SAMAT işletmesinin EA sonuçlarında sıralamasının OR yöntemine göre tüm yıllarda daha iyi olduğu görülmektedir.
Tablo 12. Pearson Korelasyon Analizi Sonuçları
EA2014 EA2015 EA2016 EA2017 EA2018
Pearson Sig. Pearson Sig. Pearson Sig. Pearson Sig. Pearson Sig. OR2014 ,610* ,027 ,556* ,049 ,424 ,149 -,284 ,347 ,305 ,310 OR2015 ,509 ,076 ,363 ,222 ,286 ,344 -,290 ,336 ,104 ,735 OR2016 ,355 ,234 ,515 ,072 ,494 ,086 -,232 ,445 ,309 ,304 OR2017 ,422 ,151 ,578* ,038 ,725** ,005 ,474 ,102 ,411 ,163 OR2018 ,027 ,930 ,466 ,108 ,578* ,039 -,161 ,600 ,932** ,000 Oran yöntemi (OR) ve eşit ağırlıklandırma (EA) yöntemlerine göre elde edilen performans puanlarının arasındaki Pearson Korelasyon Analizi sonuçları Tablo 12’de gösterilmiştir. Bu sonuçlara göre 2014 yılında OR-EA sonuçları arasında kuvvetli ve 0,05 anlamlılık düzeyinde bir ilişkinin olduğu görülürken, 2018 yılında ise iki sonuç arasında çok kuvvetli ve 0,01 anlamlılık düzeyinde bir ilişkinin varlığı tespit edilmiştir. Diğer yıllarda ise yıl bazında her iki sonuç değerleri arasında zayıf veya orta düzeyde bir ilişkinin varlığı görülürken, bu sonuçlar arasındaki ilişkinin istatistiksel olarak anlamlı düzeyde olmadığı görülmektedir.
SONUÇ
Her geçen gün ürün çeşitliliğini artıran, yatırımlarını yeni teknolojilerle destekleyerek büyüten, ticaret payını yükselten ve önemli oranda istihdam alanı oluşturan orman, kağıt ve basım sektörü firmalarının finansal performanslarının ölçülmesi; bu işletmelerin faaliyet sonuçlarının ortaya konulması, eksikliklerinin tespit
edilmesi, verimsizlik sebeplerinin belirlenmesi, sektör içerisindeki konumlarının görülmesi ve ileriye dönük alınacak olan kararlara ışık tutması bakımından önemlidir.
Çalışmada payları BİST’te işlem gören 13 orman, kağıt ve basım sektörü işletmesinin 2014-2018 dönemini kapsayan finansal performansları son yıllarda literatürde sıkça kullanılan TOPSİS yöntemi ile analiz edilmiştir. Performans ölçütü olarak finansal oranların kullanıldığı çalışmanın uygulama bölümünde TOPSİS yönteminin aşamaları 2018 yılı için hesaplanarak tablolar halinde gösterilmiş olup daha sonra 5 yıllık analiz sonuçları toplu olarak tablolarda gösterilerek yorumlanmıştır. Performans analizi yapılırken TOPSİS yönteminde araştırmacının tercihine bırakılan ağırlıklandırma aşamasında literatürde kullanılan normalize edilmiş matrisin kullanıldığı oran yöntemi (OR) ile eşit ağırlıklandırma (EA) yönteminin her ikisi de kullanılarak performans puanları elde edilmiştir. Bununla birlikte her iki yöntemle elde edilen sonuçlar arasındaki korelasyon ilişkisi de hesaplanarak sonuçlar ortaya konulmuştur. Oranlama yöntemi kullanılarak ağırlıklandırılan normalize matrisin analiz sonuçlarına göre en iyi performansa sahip üç firmanın 2014-2016 yıllarını kapsayan dönemde sıralamalarının değişmediği, 2017 ve 2018 yıllarında ise farklı sıralamalara sahip olmakla birlikte 2017 HURGZ firması hariç (9) sıralamalarının ilk 6 içerisinde kalarak dalgalandığı görülmüştür. Yine aynı sonuçlara göre düşük performansa sahip işletmelerin 5 yıllık dönem içerisinde sıralamalarında değişmeler olmasına rağmen bu işletmelerin (BAKAB, DGKLB, DURDO, TIRE, OLMP (2014 hariç), SAMAT) sıralamalarının son 7’de dalgalandığı tespit edilmiştir.
Eşit ağırlıklandırma yöntemi ile elde edilen sonuçlara bakıldığında ise performans sıralamalarının yüksek oranda değiştiği görülmektedir. Önceki sonuçlara göre 2014-2016 döneminde ilk üçte yer alan işletmelerden sadece PRZMA firmasının bu yerini koruduğu, IHGZT firmasının sadece 2014’te, HURGZ’nin ise sadece 2018’de ilk üçte yer alabildiği saptanmıştır. ALKA işletmesinin 2014 hariç diğer yılların tümünde ilk üçte yer aldığı, GENTS firmasının tüm yıllarda ilk dörtte yer aldığı, KARTN firmasının önceki sonuçlara göre daha iyi sıralamalara sahip olduğu tespit edilmiştir. Yine eşit ağırlıklandırma ile elde edilen sonuçlara göre özellikle HURGZ ve IHGZT firmalarının sıralamalarında önemli derecede gerilemelerin olduğu görülürken, diğer yöntemde düşük performans gösteren aynı işletmelerin sıralamalarının bu yöntemde de daha yüksek dalgalanmalarla benzer sıralamaları paylaştıkları tespit edilmiştir.
Her iki yöntemde de elde edilen performans puanlarının arasındaki korelasyon sonuçlarına göre 2014 ve 2018 yıllarında istatistiksel olarak anlamlı pozitif bir ilişkinin olduğu tespit edilmiştir. Diğer yıllarda ise her iki sonuç arasında zayıf ve orta düzeyde pozitif bir ilişkinin varlığı tespit edilmiştir. Bu çalışmayla işletmelerin finansal performansları ölçülürken araştırmacının tercihinin sonuçlar üzerinde etkili olduğu görülmüştür. Başka çalışmalarda daha fazla ağırlıklandırma yöntemi kullanılarak en etkin ve tutarlı olanı/olanları araştırma konusu olabilir.
KAYNAKLAR
Acar, M. (2003). Tarımsal İşletmelerde Finansal Performans Analizi, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler
Fakültesi Dergisi, Ocak- Haziran, 21-37.
Akdoğan, N. and Tenker, N. (2001). Finansal Tablolar ve Mali Analiz Teknikleri, Ankara, Gazi Kitabevi. Akyüz, Y., and Bozdoğan, T. and Hantekin E. (2011). Topsıs Yöntemiyle Finansal Performansın
Değerlendirilmesi ve Bir Uygulama, Afyon Kocatepe Üniversitesi Dergisi, 13(1), 73-92.
Akyüz, Y. and Kaya, Z. (2013). Türkiye’de Hayat Dışı ve Hayat/Emeklilik Sigorta Sektörünün Finansal Performans Analiz ve Değerlendirilmesi, Selçuk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Sosyal ve
Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 26, 355-370.
Atkinson, A. A., Balakrishnan, R, vd. (1997). New Directions in Manegement Accounting Research, Journal of
Manegement Accointing Research, Vol 9, 79-108.
Aydın, N., Başar, M. and Coşkun, M. (2011). Finansal Yönetim, 3.Baskı, Ankara, Detay Yayıncılık.
Bakirci, F., Shiraz, S. E., and Sattary, A. (2014). BIST'de Demir, Çelik Metal Ana Sanayii Sektöründe Faaliyet Gösteren İşletmelerin Finansal Performans Analizi: VZA Süper Etkinlik ve TOPSİS Uygulaması, Ege
Akademik Bakiş, 14(1), 9-19.
